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公开(公告)号：CN118350193A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410447109.3
申请日：2024-04-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本申请涉及集员滤波技术领域，公开了一种复杂网络下基于不完全测量信息的集员滤波器设计方法，包含以下方法步骤：步骤一：建立复杂网络系统模型；步骤二：将系统中的噪声控制在椭球集内；步骤三：将系统中的非线性函数控制在扇形有界的条件内；步骤四：引入RR协议调度系统的测量输出；步骤五：建立模型来描述不完全测量；步骤六：设计基于不完全测量的集员滤波器；步骤七：解决RR协议下不完全测量的复杂网络系统的集员滤波问题；步骤八：利用数值算例证明所提滤波方案的可行性。通过建立复杂网络模型来反映不完全测量信息，解决了一类具有网络带宽限制的离散非线性复杂网络的分布式滤波问题。
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公开(公告)号：CN115935787B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202211386982.3
申请日：2022-11-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种编码解码机制下的忆阻神经网络状态估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有H∞性能约束及传感器能量收割的忆阻神经网络动态模型；步骤二、在编码解码机制下对忆阻神经网络动态模型进行状态估计；步骤三、计算忆阻神经网络的误差协方差矩阵上界及H∞性能约束条件；步骤四、利用随机分析方法，并通过解一系列线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解，实现对忆阻神经网络进行状态估计；判断k+1是否达到总时长N，若k+1＜N，则执行步骤二，反之结束。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理编码解码机制下具有H∞性能约束及方差受限忆阻神经网络的状态估计导致的估计性能准确率低的问题，从而提高了估计性能的准确率。
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公开(公告)号：CN119668118A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411900784.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请涉及无人水面艇运动控制领域，公开了一种无人水面艇航向控制方法，包括以下步骤：S1、建立网络化无人水面艇控制系统模型；S2、将连续时间状态空间模型转化为离散时间状态空间模型；S3、构造基于编解码策略下的事件触发集员估计器；S4、求解一组矩阵不等式来推导出估计器增益矩阵；S5、建立无人水面艇控制系统的参考模型，并设计集员控制器；S6、通过求解一组矩阵不等式来推导出控制器增益矩阵，实现系统输出与参考系统输出的同步。本发明针对具有通信堵塞的无人水面艇航向控制系统，考虑量化现象下产生的误差和网络传输数据的总量，提出基于在编解码策略下的事件触发下集员估计的无人水面艇航向控制方法。
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公开(公告)号：CN118282355A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410357576.7
申请日：2024-03-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H03H17/02
Abstract: 本申请涉及H∞滤波领域，公开了一种加权尝试丢弃协议下二维离散系统Roesser模型的滤波方法，包括以下步骤：S1、建立二维离散时间系统的Roesser模型；S2、针对传感器网络，表示二维Roesser模型的测量输出；S3、对S1中二维Roesser模型的测量输出进行分析设计；S4、设计Roesser型滤波器来估计信号；S5、通过引入增广矩阵将滤波器状态扩充到系统中，得到滤波误差系统；S6、基于S5中滤波误差系统的性能表达式，解决滤波问题；S7、求解滤波器矩阵；S8、对实际系统进行滤波。本发明对于有限频率信号的二维系统，考虑加权一次尝试丢弃协议下的误差系统来处理Roesser模型的鲁棒H∞滤波器设计，不仅可以提高滤波的精度，而且可以有效地抑制网络中的数据丢失和干扰。
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公开(公告)号：CN117544956B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311467947.9
申请日：2023-11-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/63 , H04W4/029
Abstract: 本发明公开了一种基于网络通讯的多移动机器人安全定位方法，所述方法如下：一、建立基于网络通讯的多移动机器人系统非线性动态模型；二、设计安全估计器；三、计算每个移动机器人状态的一步预测误差协方差矩阵上界Σi,k+1|k；四、根据Σi,k+1|k，计算每个移动机器人状态估计的增益矩阵Ki,k+1；五、根据Ki,k+1，获得k+1时刻第i个机器人的状态估计#imgabs0#判断k+1是否达到总时长M，若k+1＜M，则执行六，若k+1＝M，则结束；六、根据Ki,k+1，计算每个移动机器人状态的估计误差协方差矩阵上界Σi,k+1|k+1；令k＝k+1，执行二，直至k+1＝M。该方法解决了现有状态估计方法不能同时处理欺骗攻击下具有随机耦合强度和随机传感器一步延迟的多移动机器人系统的状态估计问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117544956A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311467947.9
申请日：2023-11-06
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/63 , H04W4/029
Abstract: 本发明公开了一种基于网络通讯的多移动机器人保安全定位方法，所述方法如下：一、建立基于网络通讯的多移动机器人系统非线性动态模型；二、设计保安全估计器；三、计算每个移动机器人状态的一步预测误差协方差矩阵上界Σi,k+1|k；四、根据Σi,k+1|k，计算每个移动机器人状态估计的增益矩阵Ki,k+1；五、根据Ki,k+1，获得k+1时刻第i个机器人的状态估计 判断k+1是否达到总时长M，若k+1＜M，则执行六，若k+1＝M，则结束；六、根据Ki,k+1，计算每个移动机器人状态的估计误差协方差矩阵上界Σi,k+1|k+1；令k＝k+1，执行二，直至k+1＝M。该方法解决了现有状态估计方法不能同时处理欺骗攻击下具有随机耦合强度和随机传感器一步延迟的多移动机器人系统的状态估计问题。
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公开(公告)号：CN117422599A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311388222.0
申请日：2023-10-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06Q50/26 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明涉及供应链管理与运筹学技术领域，公开了一种废旧电子产品闭环供应链动态回收方法，包括以下步骤，步骤一，利用随机到达过程刻画危机的发生；步骤二，利用微分方程刻画回收商投入的回收努力和废旧电子产品回收再利用率的动态变化关系；步骤三，刻画危机影响下产品回收再利用率的动态变化规律；步骤四，建立随机危机冲击下的闭环供应链动态回收模型；步骤五，制定制造商的最优批发价格、零售商的最优销售价格以及回收商的最优回收努力，确定闭环供应链回收再利用率；步骤六，比较分散式决策和集中式决策下的闭环供应链系统的最大利润。本发明有助于减少企业因回收危机带来的利润损失以及提升闭环供应链中废旧电子产品的回收再利用率。
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公开(公告)号：CN115935787A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211386982.3
申请日：2022-11-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种编码解码机制下的忆阻神经网络状态估计方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、建立具有H∞性能约束及传感器能量收割的忆阻神经网络动态模型；步骤二、在编码解码机制下对忆阻神经网络动态模型进行状态估计；步骤三、计算忆阻神经网络的误差协方差矩阵上界及H∞性能约束条件；步骤四、利用随机分析方法，并通过解一系列线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解，实现对忆阻神经网络进行状态估计；判断k+1是否达到总时长N，若k+1＜N，则执行步骤二，反之结束。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理编码解码机制下具有H∞性能约束及方差受限忆阻神经网络的状态估计导致的估计性能准确率低的问题，从而提高了估计性能的准确率。
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公开(公告)号：CN103676646A
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201310738391.2
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G05B13/00
Abstract: 一种具有随机发生的不确定性和分布式传感器时滞的网络化控制系统的状态估计方法，涉及一种随机发生的不确定性和传感器时滞状态估计方法。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理随机发生的不确定性和分布式传感器时滞，进而影响状态估计性能的问题，本发明同时考虑了随机发生的不确定性和分布式传感器时滞对状态估计性能的影响，利用李亚普诺夫函数全面考虑了时滞的有效信息，与现有的非线性复杂动态系统的状态估计方法相比，本发明的状态估计方法可以同时处理随机发生的不确定性、分布式传感器时滞和时变有界时滞，得到了基于线性矩阵不等式解的状态估计方法，达到抗非线性扰动的目的，本发明适用于非线性复杂动态系统的状态估计。
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公开(公告)号：CN117949897B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410031123.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于时序分割和聚类的多功能雷达工作模式识别方法，属于雷达电子侦察技术领域。方法是：S1、从接收机获取的脉冲序列X＝{x1,x2,…,xN}，每个脉冲由m个PDW特征参数表征；S2、初始化脉冲序列的分割阶数为k；S3、给定脉冲序列的最大分割阶数为Kmax，若k＜Kmax，则重复执行步骤S4，并令k＝k+1；否则，执行步骤S5和S6；S4、基于信息增益作为损失函数的IGTS算法对脉冲序列进行划分，得到脉冲序列的分割点和工作模式片段；S5、根据不同分割阶数k下的损失函数，利用相邻损失函数一阶差分的比来发现其拐点所对应的k值，以确定待识别的工作模式片段；S6、基于DTW距离作为相似性度量的k‑means算法对获得的工作模式片段进行聚类，得到工作模式的聚类标签。本发明用于雷达工作模式识别。
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